摘要 | 第6-8页 |
abstract | 第8-10页 |
英文缩略表 | 第17-20页 |
第一章 引言 | 第20-37页 |
1.1 花生产业的重要性 | 第20-22页 |
1.1.1 花生的营养价值 | 第20-21页 |
1.1.2 花生的经济价值 | 第21-22页 |
1.2 黄曲霉毒素对花生产业的影响 | 第22-26页 |
1.2.1 黄曲霉毒素性质稳定 | 第22-24页 |
1.2.2 黄曲霉毒素危害大 | 第24-26页 |
1.3 花生黄曲霉毒素污染主要影响因素 | 第26-29页 |
1.3.1 收获前影响花生黄曲霉毒素污染的主要因素 | 第26-28页 |
1.3.2 收获期影响花生黄曲霉毒素污染的主要因素 | 第28页 |
1.3.3 收获后影响花生黄曲霉毒素污染的主要因素 | 第28-29页 |
1.4 花生黄曲霉毒素污染防控研究进展 | 第29-35页 |
1.4.1 物理防控 | 第29页 |
1.4.2 化学防控 | 第29-30页 |
1.4.3 生物防控 | 第30-31页 |
1.4.4 全程防控 | 第31-32页 |
1.4.5 预警技术 | 第32-35页 |
1.5 本课题研究目的与意义 | 第35页 |
1.6 本课题主要研究内容 | 第35-36页 |
1.7 本课题技术路线 | 第36-37页 |
第二章 中国花生黄曲霉毒素污染空间分布 | 第37-47页 |
2.1 引言 | 第37-38页 |
2.2 材料 | 第38-39页 |
2.2.1 花生样品 | 第38-39页 |
2.2.2 仪器与试剂 | 第39页 |
2.3 方法 | 第39-42页 |
2.3.1 花生黄曲霉毒素检测方法 | 第39-40页 |
2.3.2 黄曲霉毒素空间变异性分析方法 | 第40-42页 |
2.3.3 结果统计方法 | 第42页 |
2.4 结果与分析 | 第42-45页 |
2.4.1 中国花生AFB1空间变异特征 | 第42-45页 |
2.4.2 中国花生AFB1污染分布地图 | 第45页 |
2.5 讨论 | 第45-46页 |
2.6 本章小结 | 第46-47页 |
第三章 中国花生黄曲霉毒素污染消长变化趋势 | 第47-58页 |
3.1 引言 | 第47-48页 |
3.2 材料 | 第48-49页 |
3.2.1 花生样品 | 第48页 |
3.2.2 仪器与试剂 | 第48页 |
3.2.3 花生品种抗性数据 | 第48页 |
3.2.4 土壤类型数据 | 第48页 |
3.2.5 菌株产毒力数据 | 第48页 |
3.2.6 气候数据 | 第48-49页 |
3.3 方法 | 第49页 |
3.3.1 花生黄曲霉毒素检测 | 第49页 |
3.3.2 方差分析 | 第49页 |
3.3.3 关键时期的确定 | 第49页 |
3.4 结果与分析 | 第49-56页 |
3.4.1 中国花生黄曲霉毒素污染动态变化 | 第49-50页 |
3.4.2 影响黄曲霉毒素污染动态变化的主要因素 | 第50-56页 |
3.5 讨论 | 第56-57页 |
3.6 本章小结 | 第57-58页 |
第四章 中国花生黄曲霉毒素B_1污染预警模型的构建 | 第58-90页 |
4.1 引言 | 第58-59页 |
4.2 材料 | 第59页 |
4.2.1 属性变量 | 第59页 |
4.2.2 花生样品 | 第59页 |
4.3 方法 | 第59-60页 |
4.3.1 多重共线性诊断 | 第59-60页 |
4.3.2 相关性分析 | 第60页 |
4.3.3 建模方法 | 第60页 |
4.4 方法及模型 | 第60-66页 |
4.4.1 规则分类器 | 第60-61页 |
4.4.2 最大互信息系数 | 第61-62页 |
4.4.3 基于机器学习的分类方法 | 第62-66页 |
4.5 结果与分析 | 第66-86页 |
4.5.1 气候变量筛选 | 第66-72页 |
4.5.2 规则分类—平衡取样—随机森林模型的建立 | 第72-84页 |
4.5.3 随机森林分类模型与其它分类模型精度比较 | 第84-86页 |
4.5.4 模型验证 | 第86页 |
4.6 讨论 | 第86-88页 |
4.7 本章小结 | 第88-90页 |
第五章 全文结论 | 第90-93页 |
参考文献 | 第93-108页 |
致谢 | 第108-109页 |
作者简历 | 第109-110页 |